基于集合经验模态分解和人工蜂群算法的工厂化养殖pH值预测 - 徐龙琴 李乾川 刘双印 李道亮 (农业工程学报, 2016)
针对单一预测模型预测养殖pH值精度低等问题,提出集合经验模态分解（ensemble empirical mode decomposition,EEMD）和改进人工蜂群算法（improve artificial bee colony,IABC）相结合的南美白对虾工厂化养殖pH值组合预测模型。在建模过程中,利用EEMD算法对原始pH值时间序列进行多尺度分解,得到一组平稳、互不耦合的子序列;根据各子序列变化特征选择适宜的单项预测方法并建模,通过改进人工蜂群（IABC）算法优化复杂非线性组合预测模型目标函数权重系数,构建了工厂化养殖pH值非线性组合预测模型。利用该模型对广东省湛江市2014年9月8日-2014年9月15日期间工厂化养殖pH值进行预测,结果表明,该预测模型取得了较好的预测效果,与模拟退火优化BP神经网络（simulated Annealing-BP neural network,SA-BPNN）和遗传算法优化最小二乘支持向量回归机（genetic algorithm-least square support vector regression,GA-LSSVR）对比分析,模型评价指标平均绝对百分比误差MAPE、均方根误差、平均绝对误差MAE和相关系数R2分别为0.0035、0.0274、0.0224和0.9923,均表明该文提出的组合预测模型具有更高预测精度,能够满足实际南美白对虾工厂化养殖pH值精细化管理需要,也为其他领域pH值预测提供参考。